電信業者提供視訊服務之外國法制研析

刊登期別
第20卷 第9期,2008年09月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科專資通訊法制研究計畫成果
 

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美國新一代公共安全無線寬頻的應用

  公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米.巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。   促進公共安全無線寬頻通訊的使用,是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架,使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話,替代傳統上所使用的對講機。   其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機,可是大多數的911電話通報中心,並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry,NOI)可取代傳統的電話,使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中,但通過行動通訊業者所提供的數據,仍可定位需救助者的方位。   美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用,將有助於其提升整體緊急救護的效率。

加拿大聯邦政府預計2018年於全國落實碳排放費用徵收

  加拿大總理賈斯汀.杜魯道(Justin Trudeau)於2016年10月提出一項改革方案,要求全國各省份或地區於2018年開始,須擇一實施碳稅(Carbon tax)制度或碳交易系統(Cap-and-Trade System):前者,聯邦政府將制定徵收下限,從2018年每噸10元,逐年提高10元,直至2022年每噸50元為止;至於碳交易系統,則須設立嚴格管控規範,以達聯邦政府實施碳稅制度所得減少碳排放量之預期值。同時,杜魯道更進一步表示,費用將交由各省區自行向排放者進行徵收,並可就其所得作自由運用,反之,倘若未確實執行該項政策者,聯邦政府則將強制介入實施。   事實上,綜觀國際間徵收碳稅制度,主要有兩種類型:一類為全國落實碳稅徵收,例如:荷蘭、丹麥、德國或南韓等,其中尚可再細分是否作為一獨立稅目進行徵收,前述荷蘭及丹麥二國,即直接設立碳稅進行徵收,至於德國與南韓,則是將碳排放作為能源稅之計算因子之一作收取;另一類為國內部分地區自行決定收取,如:美國加州地區及原先加拿大不列顛哥倫比亞省與魁北克省等。   至於未來觀察重點,應在於加拿大實施上述碳排放費用徵收政策後,勢必對於民生消費習慣具相當程度影響,諸如:暖氣、民生用電、交通工具燃料、公共運輸、食品、服裝或其他消費服務,預期均有相應之漲幅,再者,各省區之經濟政策及投資環境,亦可能有不小程度之衝擊,此兩處後續發展,均值得作持續性觀察。

美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。   為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。

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